Étudiant-chercheur étoile Mai 2015



Sébastien Tremblay

Étudiant au doctorat en neuroscience
Université McGill


Publication primée : Attentional Filtering of Visual Information by Neuronal Ensembles in the Primate Lateral Prefrontal Cortex

Publiée dans : Neuron, 01-2015
 

Résumé

« Le cerveau ne parvient pas à traiter efficacement l'ensemble des informations sensorielles qui lui sont acheminées à chaque seconde. Il doit alors procéder à un processus de sélection attentionnelle où seules les informations pertinentes pour la tâche actuelle sont relayées aux étapes de traitements cognitifs avancés. Bien que certaines études chez le singe aient démontré qu'un neurone simple puisse moduler son activité en fonction du focus attentionnel, il était jusqu'à présent inconnu comment cette sélection de l'information peut s'effectuer dans un délai compatible avec le dynamisme du comportement animal. En enregistrant simultanément l'activité d'une population de neurones plutôt qu'un seul neurone à la fois, nous sommes parvenus à démontrer qu'un réseau de neurones dans le cortex dorsolatéral préfrontal effectue adéquatement cette opération de sélection attentionnelle avec une résolution de l'ordre de la milliseconde. De plus, nous avons été en mesure de manipuler la qualité de ce filtre attentionnel en modulant la force des interactions entre les neurones de cette population. »

La recherche de Sébastien Tremblay constitue une avancée importante dans la compréhension des bases biologiques du processus de sélection attentionnel, qui est déficitaire entre autres chez les enfants atteints d'un trouble de déficit d'attention avec ou sans hyperactivité. La possibilité d'augmenter la qualité du filtrage attentionnel exécuté par ce complexe de neurones ouvre la voie à une possible intervention thérapeutique qui viserait à accroitre les capacités attentionnelles chez cette population clinique. D'autre part, le succès à décoder le focus attentionnel dans un délai écologiquement valide permet l'utilisation de technologies pour des fins d'interface cerveau-machine. Ces interfaces pourront permettre à des patients atteints de dysfonctions motrices de prendre contrôle sur des objets de leur environnement (comme une prothèse robotique ou un ordinateur) par leur simple pensée.